“基于粒子群算法和相关向量机RVM的优化与回归预测”，“基于海鸥算法优化RVM及相
关算法私信定制”，“其他优化算法辅助相关学习机RVM的回归预测与Matlab代码”
江湖上关于回归预测的算法层出不穷，今天咱们唠唠相关向量机RVM这匹黑马。和SVM师出同门却自
带仙气，人家用稀疏贝叶斯框架搞概率输出，核函数都不用纠结选择困难症。但有个致命伤——调参是个玄
学，传统交叉验证能把人整崩溃。这时候就该进化算法上场表演了！
先看段粒子群调教RVM的Matlab核心代码：
```matlab
% 粒子群参数初始化
particle_pos = rand(swarm_size, 3) .* [10, 10, 5]; % 三个超参数范围
velocity = zeros(swarm_size, 3);
for iter = 1:max_iter
% 评估粒子适应度
for i = 1:swarm_size
rvm_model = rvm_train(X, y, 'kernel', 'gauss', ...
'width', particle_pos(i,1), 'gamma', particle_pos(i,2));
fitness(i) = rmse(rvm_predict(rvm_model, X_test), y_test);
end
% 更新全局最优
[min_fit, idx] = min(fitness);
if min_fit < global_best_fit
global_best = particle_pos(idx,:);
end
% 速度更新公式
velocity = 0.6*velocity + 2*rand().*(local_best - particle_pos) ...
+ 2*rand().*(global_best - particle_pos);
particle_pos = particle_pos + velocity;
end
```
这段代码最骚的操作在适应度函数设计——直接用预测结果的RMSE作为优化目标。粒子们在三维空
间里扑腾，其实是在搜索高斯核宽度、正则化参数等关键超参数的最优组合。注意速度更新公式里的惯性
系数0.6，这个值调大了容易飞过最优解，调小了又容易早熟。
